毎年10月21日は、世界中でグローバル暗号化デーを祝います。今年はサイバー攻撃が増加するなか、機密データの保護がかつてないほど重要であることが改めて示されています。
私たちは、耐量子暗号や機密コンピューティングといった最新技術を活用し、サイバー脅威への対応を進め続ける必要があります。
研究者は、完全準同型暗号においても進展を遂げています。この技術は、エンドツーエンドのセキュリティとプライバシーを実現するものとして期待されています。
サイバー攻撃は増加し、サイバー犯罪者はますます巧妙になっています。しかし、セキュリティ研究者も、最も高度なハッカーより一歩先を行くべく努力を続けており、あなた、あなたのデータ、そしてあなたのビジネスを守っています。
企業はデータ保護規制や、データを適切に保護しなかった場合の罰金リスクによるプレッシャーを一層強く受けています。こうしたなか、研究者はデータプライバシーを強化する革新的な方法を生み出しつつあります。
10月はサイバーセキュリティ啓発月間です。欧州および米国では、絶えず進化するサイバー脅威に注意を払い、その備えを行うことを促す月となっています。人工知能（AI）と暗号技術における最新の成果により、セキュリティ研究者はサイバー防御の限界を押し広げています。
研究者は、最初に対応するインシデント対応者とともにサイバー犯罪との闘いの最前線に立っており、デジタル世界から物理世界へとますます溢れ出る脅威に対応し続けなければなりません。
IBMをはじめとする今日の大手テック企業は、AIの力を活用して、企業、組織、個人をサイバー犯罪者から守っています。将来の量子コンピューターによって現代の暗号が破られる可能性がある場合でも、同様の対策が求められます。ここで耐量子暗号が役立ちます。
量子コンピューティングの台頭
古代ギリシャ、ローマ、エジプトでさえ記号置換型の暗号を用いていましたが、現代のコンピューター技術により暗号は全く新しい高みに到達しました。機密性が高いと判断されたデータは、日常的に暗号化されています。課題は、暗号技術が成熟を続ける一方で、新たに登場した、極めて有望な計算方式である量子コンピューティングも進化していることです。
1980年代初頭に量子力学の実用的な応用の可能性として初めて議論された量子コンピューターは、現在では現実のものとなっています。量子コンピューターは、原子や亜原子粒子がもつれ合い、同時に複数の状態をとることができるという、自然界の不思議で素晴らしい性質を利用しています。
これらの性質により、量子コンピューターは従来のコンピューターでは到底なしえない多くの計算を実行できます。性能が向上するにつれ、量子コンピューターはまもなく現代の暗号を破ることができるようになるはずです。
世界経済フォーラムはサイバーセキュリティに関して何に取り組んでいるのでしょうか？
サイバーセキュリティセンターは、リーダーが一堂に会し、進化するサイバーリスクとその体系的な影響を理解するための信頼できるプラットフォームを提供しています。同センターは、ますます相互接続が進むデジタル社会において、理解と信頼の構築に注力しています。
セクターを横断した協働や知見の共有を可能にすることで、同センターはパートナーのサイバー・レジリエンスの強化と、集団的な対応を必要とする課題への取り組みを支援しています。
そのため、暗号研究者は近年、将来の量子コンピューターからもデータを守ることができる、格子の数学的性質に基づく暗号方式の開発に力を注いできました。
7月、米国国立標準技術研究所（NIST）は、新たな耐量子暗号標準への道を開く4つの方式を世界が採用するために発表しました。
耐量子暗号への移行
IBMのセキュリティ部門と量子研究チームは、これらの方式の開発に貢献しました。しかし、データセキュリティを量子時代にも耐えられるものにする取り組みは、ここで終わるものではなく、むしろ始まりにすぎません。企業は今日からでも、自社システムを耐量子暗号へ移行することを検討すべきです。
これは米国国家安全保障局の見解でもあります。同局は最近発表したところによると、機密データを扱うネットワークを2025年までに耐量子標準へ移行させるとしています。また、現時点では量子コンピューターが現代の暗号を破るほどの性能にまで達していないことは問題ではありません。想像以上に早く実用化される可能性があります。
今年のモバイル・ワールド・コングレスでは、モバイルネットワーク事業者の利益を代表する団体であるGSMアソシエーション（GSMA）が、IBMとボーダフォンを初期メンバーとするポスト量子テルコ・ネットワーク・タスクフォースの設立を発表しました。同タスクフォースは、将来の量子コンピューターから通信事業をより良く守るため、政策、規制、事業者の業務プロセスを定める支援を目指しています。
IBMが最近発表したz16およびLinuxONE Emperor 4システムのように、ソフトウェアおよび物理的な攻撃から保護する耐量子暗号を備えた製品は既に存在します。そして、私たちはそこで立ち止まるつもりはありません。
最近選定された標準は暗号化と認証のみを対象としていますが、近い将来、はるかに高度な暗号技術が必要になることをあらゆる兆候が示しています。利用者や企業の間で個人データ保護への意識が高まるなか、分散型台帳やゼロ知識証明といった最先端技術が現実社会へと導入されつつあります。
こうした仕組みのプライバシーを支える最も効率的なプロトコルは、現時点では耐量子対応ではありません。そのため私たちは、効率的であり、かつ量子時代においても安全性を維持できるプロトコルの開発を進めています。
サイバーセキュアな機密コンピューティングの領域
耐量子標準への移行には、世界で少なくとも数年はかかるでしょう。また、これだけでは、特にクラウド上にある機密データを今日安全に保つには不十分です。そこで登場するのが機密コンピューティングです。
この技術は、レンタルしたクラウド基盤上のデータが、保存時や転送時だけでなく、機械学習モデルの学習、データのインデックス作成、その他の方法による操作など、実際に利用されている間も暗号化された状態が保たれるよう目指すものです。
機密コンピューティングは、保護された中央処理装置（CPU）内でデータを隔離し、ハードウェアの仕組みによって仮想マシン（VM）全体およびコンテナを保護することで、ワークロードの機密性を確保します。これらは、しばしば「セキュア」VMと呼ばれます。
これらのセキュアな 仮想コンピューターシステムは、それぞれ独自のCPU、メモリ、ストレージ、ネットワークインターフェースを備えており、顧客は専用の物理ハードウェアを介さず、クラウド上の自分専用の「コンピューター」にアクセスできます。
セキュアな仮想マシンは、非常に厳重に保護されたホテルの客室に似ています。鍵を使って部屋に入れるのは顧客のみで、ホテルのスタッフは入れません。同様に、セキュアな仮想マシンは、クラウドプロバイダーの担当者やソフトウェアから、また同じインフラ上で稼働している他の（悪意を持つ可能性のある）クライアントからも、利用者のワークロードを保護します。
近年、機密コンピューティングは大きな飛躍を遂げており、インテル、グーグル、ARM、マイクロソフトなど多くの大手テック企業が注力しています。金融業界で広く使われているIBM Zは、機密コンピューティングのための安全で信頼性が高く、拡張性のあるプラットフォームです。
機密コンピューティングはプログラムを外部からの攻撃から保護し、攻撃者がプログラム内の情報に直接アクセスすることを防ぎますが、私たちは内部の脅威からシステムを守るため、「メモリ安全性保護」も最近開発しました。
現在はまだ研究段階にあるこの技術は、内部からの攻撃からプログラムを保護するものです。プログラム内のメモリ安全性の脆弱性を悪用して情報を盗むこと、Heartbleed攻撃で起きたような事態や、Return Oriented Programming（ROP）攻撃で起きたようなプログラムの乗っ取りを、攻撃者が行うことを防ぐことを目指しています。
完全準同型暗号は聖杯である
機密コンピューティングは、専用のハードウェアと、セキュアなenclave内で動作するソフトウェアスタックの堅牢性によってデータを保護していますが、研究者は完全準同型暗号（FHE）と呼ばれる技術の追求も続けています。
従来の暗号方式は、保存時や転送時にデータを保護しますが、計算を行う前に復号する必要があります。一方、FHEを用いれば、データが一度も復号されることなく、完全なエンドツーエンドのデータセキュリティとプライバシーを実現できます。
この技術は、処理が行われる基盤インフラや環境にかかわらず、データレベルで暗号によるセキュリティを提供します。つまり、完全準同型暗号を使えば、計算をクラウドや第三者に安全に外部委託できるほか、複数の当事者がデータを共有し、そこから知見を得ることも、プライバシーを守りながら可能になります。
研究者は1970年代からこの数学的概念の探求を続けてきました。大きな進展は2009年に訪れ、当時IBMに在籍していたクレイグ・ジェントリーが、画期的な論文A Fully Homomorphic Encryption Schemeを発表しました。同論文は、複雑な産業向けワークロードを暗号化されたデータ上で実行できる技術の登場を支える数学的基盤を提供しました。
FHEの可能性は最近まで変革的なものでしたが、計算上のオーバーヘッドと利用の複雑さのため、産業界での実用性は高くありませんでした。しかし研究者は、より効率的な完全準同型暗号方式を開発するため限界への挑戦を続けており、その実現は近づいています。
サイバーセキュリティ研究者は常に一歩先を行く
IBMでは現在、ダウンロード可能なパッケージを提供しています。非商用利用は無料で、暗号化されたデータを対象とするアプリケーションや機械学習モデルの実験と開発に利用できます。
また、暗号化されたデータを通じて多様なサービスにアクセスできるよう、クラウドネイティブなインフラの構築にも取り組んでいます。当初は機械学習モデルの提供に重点を置いています。
サイバー犯罪者はますます高度化していますが、サイバーセキュリティ研究者は常に一歩先を行き続けます。
